英伟达2024年初发布B200时，就摊牌了GPT-4是1.8T MoE也就是1800B，这里微软的数字更精确，为1.76T。除此之外，论文中给OpenAI的mini系列，Claude3.5 Sonnet也都附上了参数，总结如下：o1-preview约300B；o1-mini约100BGPT-4o约200B；GPT-4o-mini约8BClaude 3.5 Sonnet 2024-10-22版本约175B微软自己的...
在2024年初，当英伟达推出B200时，公开了GPT-4的规模为1.8T MoE，即1800B，而微软提供的更准确的数据是1.76T。此外，论文中也提供了OpenAI的mini系列和Claude3.5 Sonnet的参数，具体总结如下：o1-preview大约300B；o1-mini大约100B GPT-4o大约200亿；GPT-4o-mini大约8亿。Claude 3.5 Sonnet版本2024-10-22...
比如原来1800b的老gpt4,用13T数据预训练,如果想缩规模到600b而性能基本不下降,至少需要投喂42T的数据,而且可能还需要多投喂一些(这一点有争议)。这样问题很多,因为等于要把大参数模型的训练成本再支付一遍,厂家肯定不愿意,而且数据不够,如果有了那么多数据和算力,我为什么不继续scale up大参数模型呢,这样旗下...
教师模型，如基础模型（FM），与垂直模型（VM）间的跨域偏差与新鲜度差异进一步加剧性能衰减。图 2：（a）联合蒸馏（Co-Distillation）与外部蒸馏（External Distillation）；（b）流式数据下的模型迭代更新示意图；（c）ExFM 框架，以一次模型迭代为例的示意图。对于解决挑战 C-1，常见的解决手段基于知识蒸馏，如果...
架构:1.8兆(万亿)(1800B)参数,120层深,混合专家模型(16个110B大的小模型,每次选两个)(gpt3.5是1750亿参数)(更多的experts理论上效果更好但工程难度更高(内存带宽要求高),更难收敛)采用MoE是对推理成本的节省上的考量 数据:13兆(T)数据(llama和palm是1.4T),文本2个Epoch训练,代码数据4个Epoch,Batch批量大小...
Falcon 180B的发布，如一颗重磅炸弹，震撼整个人工智能界。1800亿参数的Falcon，经过3.5万亿token的训练，凭借其出色性能直接登顶HuggingFace排行榜，轻松碾压Llama 2。然而，Jim Fan提出的质疑引发了一场讨论风暴。他指出Falcon-180B的训练数据中，代码只占5%，而代码对于提高AI推理能力至关重要。GPT-3.5本身就是在...
一经发布,地表最强开源模型Falcon 180B直接霸榜HF。3.5万亿token训练,性能直接碾压Llama2。 一夜之间,世界最强开源大模型Falcon 180B引爆全网! 1800亿参数,Falcon在3.5万亿token完成训练,直接登顶Hugging Face排行榜。 基准测试中,Falcon 180B在推理、编码、熟练度和知识测试各种任务中,一举击败Llama 2。
如图 2(b)所示,模型需要持续训练以应对不断出现的分布漂移。对此 Meta 内部数据显示,若模型停止更新,其归一化熵损失(NE)随延迟时间呈指数级上升(如图 3 所示)。这迫使工业系统必须在「模型规模」与「服务效率」间寻求平衡。 图3:点击率预测(CTR)随着模型更新延迟而出现严重的下滑。
【新智元导读】一经发布,地表最强开源模型Falcon 180B直接霸榜HF。3.5万亿token训练,性能直接碾压Llama 2。 一夜之间,世界最强开源大模型Falcon 180B引爆全网! 1800亿参数,Falcon在3.5万亿token完成训练,直接登顶Hugging Face排行榜。 基准测试中,Falcon 180B在推理、编码、熟练度和知识测试各种任务中,一举击败Llama 2...
如图 2(b)所示,模型需要持续训练以应对不断出现的分布漂移。对此 Meta 内部数据显示,若模型停止更新,其归一化熵损失(NE)随延迟时间呈指数级上升(如图 3 所示)。这迫使工业系统必须在「模型规模」与「服务效率」间寻求平衡。 图3:点击率预测(CTR)随着模型更新延迟而出现严重的下滑。